News Jeudi 7 avril 2022 - 11:45

Altair - L’utilisation des algorithmes Machine Learning pour optimiser les procédés de fabrication

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Le contrôle automatisé des processus à l'aide de routines inline ML accélère les procédures standard d’opération et réduit les taux de rebut chez Renishaw.

Lors de la fabrication de produits complexes, les équipes d'ingénierie doivent généralement établir un processus de surveillance de base pour les équipements afin de garantir la stabilité et la productivité tout au long de l'opération. En général, la simulation de la fabrication d’un produit prend plus de temps que le processus de fabrication lui-même. La surveillance du processus est donc une priorité pour la prise de décisions de conception. Cependant, à mesure que la complexité des produits augmente et que les outils nécessaires exigent une surveillance plus intensive, une gestion efficace de la qualité peut devenir un obstacle pour les fabricants.

Pour relever ce défi, Renishaw et Altair ont établi un processus d'assurance qualité piloté par l'IA en utilisant le Machine Learning et le système expert des capteurs numériques afin d’accélérer le développement et la production des produits.

Challenge

Au cours du processus de fabrication additive, le laser fusionne les couches de poudre entre elles, tandis que les émissions spectrales du bain de fusion sont contrôlées pour s'assurer que chaque cycle suivant correspond à l'original.

Les équipes prennent les échantillons d’une production et les comparent aux impressions suivantes pour détecter une éventuelle variation du processus.

Le problème est qu'une quantité considérable de données est produite au cours d'une impression. Par exemple, une impression typique envoie au moins 100 000 données par seconde.

Renishaw a bénéficié de la technologie d'IA d'Altair, qui peut détecter les fabrications et les zones anormales en analysant les données spectrales en temps réel. Ceci permet un développement plus rapide des pièces et une production plus stable. Grace aux algorithmes d'apprentissage automatique qui sont devenus plus précis avec l'augmentation de la puissance de calcul, les ingénieurs peuvent désormais compter sur la technologie ML pour prendre des décisions à partir des données sans compromettre l’efficacité.

Solution

Sans aucune connaissance préalable des modèles de fabrication défectueux, L'outil Altair signalAI a été en mesure de déterminer le volume et la zone anormales, ainsi que de révéler précisément la région 3D spécifique avec une analyse plus approfondie. Les fonctions du Machine Learning ont permis de contrôler activement les données des cycles d'impression, de sorte que les équipes de production n'ont plus eu à comparer physiquement les séries de données pour trouver les anomalies, permettant ainsi de réaliser d'importantes économies de coûts et de temps.

Le logiciel de détection des anomalies de SignalAI peut être utilisé en temps réel localement ou à distance sur le cloud et comprend des capacités de prétraitement, ce qui permet de réaliser la conception et l'analyse complète du modèle au sein d'une seule plateforme. La mise en œuvre d'un processus décisionnel axé sur les données dès le départ permet aux équipes de conception et de fabrication d'analyser les processus de manière holistique afin d'améliorer les pratiques d'usine intelligente d'une organisation. Pour l'avenir, une approche de la fabrication pilotée par l'IA offre des possibilités illimitées d'amélioration des machines, comme l'identification du meilleur type de capteur et de son meilleur emplacement pour une application, et l'apprentissage collectif pour améliorer les processus au sein d'une entreprise avec une approche de cloud hybride

Pour plus d'informations, visitez le site https://altairengineering.fr/ai-powered-design/.

Visitez Altair stand E17.

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